가격 견적 및 거래량 기반 추세 추종 전략

개요

이 전략은 주로 간단한 이동 평균과 거래량의 조합을 사용하여 시장의 경향 방향을 판단하고, 트렌드 방향성이 강할 때 적절한 입구와 출구 지점을 선택하며, 트렌드 추적 유형에 속하는 양적 전략이다.

전략 원칙

이 전략은 두 개의 다른 기간의 간단한 이동 평균을 사용하여 시장의 흐름을 판단합니다. 더 짧은 기간의 이동 평균은 가격 변화의 흐름을 더 빨리 포착 할 수 있으며, 더 긴 기간의 이동 평균은 약간의 잡음을 제거 할 수 있습니다.

또한, 이 전략은 트렌드 신호를 확인하기 위해 거래량 지표와 결합한다. 거래량이 일정 기간의 평균보다 크면만 진정한 매매 신호가 발생하여 잠재적인 가짜 돌파구를 필터링한다.

진입 시, 이 전략은 또한 동적 지원 저항 지점과 결합하여 적절한 진입 지점을 선택합니다. 가격이 지원 지점보다 높을 때만 구매 작업을 수행하고, 가격이 저항 지점보다 낮을 때만 판매 작업을 수행하면, 이는 폭 넓은 변동 시장의 중매 위험을 어느 정도 피할 수 있습니다.

전략적 이점

이 전략에는 다음과 같은 몇 가지 장점이 있습니다.

1. 전략 신호 판단 규칙은 간단하고 명확하며, 이해하기 쉽고, 변수를 조정할 수 있으며, 양적 거래 초보자에게 적합하다.

2. 가격행동과 거래량 두 차원을 결합하여 시장의 추세를 종합적으로 판단하여 가짜 돌파구를 효과적으로 필터링 할 수 있습니다.

3. 동적으로 지원되는 저항점 전략을 사용하여 입점 시기를 선택하면 어느 정도 중개의 위험을 피할 수 있습니다.

4. 리포트 데이터는 충분하고, 전략 파라미터는 여러 번 최적화 조정 후, 실디 성능은 안정적이다.

전략적 위험

이 전략에는 다음과 같은 몇 가지 측면에 초점을 맞추는 몇 가지 잠재적인 위험이 있습니다.

1. 트렌드 추적 전략으로서, 격동적인 시장을 정리할 때 체계적인 손실이 발생할 수 있다.

2. 단순 이동 평균은 가격 변화에 느리게 반응하여 빠르게 변하는 시장 상황을 적시에 잡을 수 없습니다.

3. 역동적으로 저항 지점을 지지하는 판단에는 어느 정도의 지연이 존재할 수 있으며, 가짜 돌파구를 완전히 피할 수 없습니다.

4. 매개 변수 최적화에는 과도한 적합성의 위험이 있으며, 실 디스크의 성능은 역사적인 재검토와 약간의 편차가 있을 수 있다.

이 위험은 다음과 같은 조치로 어느 정도 완화될 수 있습니다.

1. 트렌드 판단 지표와 역전 지표와 결합하여 출전 규칙이 변경되었습니다.
   1. 기계학습 방법을 사용하여 계속적으로 매개 변수를 최적화하여 전략을 더 거칠게 만듭니다.
2. 단편적 손실을 통제하기 위한 손해 방지 제도를 강화한다.

전략 최적화 방향

이 전략은 또한 개선할 수 있는 많은 영역을 가지고 있으며, 그 중 몇 가지는 다음과 같습니다.

1. 다른 종류의 이동 평균을 시도해 보세요. 지수 이동 평균, 궤도 이동 평균 등이죠.

2. 거래량에 대한 다차원적 분석을 추가하여, 예를 들어, 증대, 축소, 자금의 유입과 유출을 판단한다.

3. 기계 학습 방법을 사용하여 매개 변수의 자동 최적화 및 업데이트를 수행합니다.

4. 회전 지표 판단을 높이고, 진동상태에서 적시에 피해를 막고, 반전한다.

5. 주식의 기본 데이터와 결합하여 주식의 내재적 가치를 판단한다.

6. 다양한 품종의 특성에 따라 그룹 회수 및 변수 최적화 프로그램을 설계하십시오.

요약하다

이 전략은 전반적으로 비교적 전형적인 트렌드 추적 전략 템플릿이며, 약간의 보편성이 있다. 가격 움직임과 거래량과 같은 여러 차원의 통합 판단을 통해 잡음 신호를 효과적으로 필터링 할 수 있다. 그러나 트렌드 추적 전략으로서, 그것은 또한 특정 시스템 위험을 지니고 있으며, 이후의 지속적인 개선과 최적화가 필요하기 때문에 실험적으로 검증할 가치가있는 전략이 될 수 있다.